目次
理系なら知っておきたいデータサイエンスのエッセンス
- 山崎 達也（著）
- 第１章 データサイエンスの必要性
- １．１ データとコンピュータ
- １．２ ディジタル社会で必要とされるデータサイエンス
- １．３ データサイエンティストに求められるスキル
- １．４ データサイエンスサイクル
- 第２章 データに関する基礎的事項
- ２．１ アナログデータとディジタルデータ
- ２．２ データの統計学的な分類
- ２．３ 構造化データと非構造化データ
- ２．４ ビッグデータ
- ２．５ メディアによる分類
- ２．６ 実験，測定におけるデータの扱い
- 第３章 基本的なデータ処理
- ３．１ データの可視化
- ３．２ ヒストグラム
- ３．３ その他のグラフ
- ３．４ グラフを作成する場合の注意点
- ３．５ 基本統計量
- ３．６ 箱ひげ図
- 第４章 Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｅｘｃｅｌを用いたデータ分析
- ４．１ エクセルの各部の名称
- ４．２ エクセルでのグラフの描画
- ４．３ エクセルでの計算と関数
- 第５章 オープンデータとその応用
- ５．１ オープンデータ公開のレベル
- ５．２ クリエイティブ・コモンズにおける４種の条件
- ５．３ オープンデータの応用事例
- 第６章 データ収集からデータエンジニアリングまで
- ６．１ データ収集
- ６．２ データ蓄積
- ６．３ データエンジニアリング
- 第７章 データサイエンスにおけるデータ分析
- ７．１ 相関係数
- ７．２ 単回帰分析
- ７．３ 重回帰分析
- ７．４ 機械学習による分析
- 第８章 データサイエンスの事例
- ８．１ 問題設定
- ８．２ データ収集
- ８．３ データエンジニアリング
- ８．４ データ分析
- 第９章 データの法的及び倫理的側面
- ９．１ データに関係する法律
- ９．２ 国外の状況
- ９．３ 個人データ活用と倫理
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